МОСКВА, 3 авг — ПРАЙМ. Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research открыли алгоритм, который позволяет увеличить скорость обучения роботов в 20 раз; его применение, в том числе, может помочь повысить безопасность беспилотных машин, упростить логистические цепочки, сократить вредные выбросы, сообщили в пресс-службе "Тинькофф".
"Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта (ИИ) Tinkoff Research открыли новый алгоритм для обучения ИИ. Новый метод, названный SAC-RND, обучает роботов в 20 раз быстрее и на 10% качественнее всех существующих аналогов — такие результаты показало тестирование метода на робототехнических симуляторах", — говорится в пресс-релизе.
Раньше считалось, что применение случайных нейросетей не подходит для офлайн-обучения роботов с подкреплением (один из видов обучения нейросети, основанный на методе проб и ошибок). Так происходило из-за того, что при работе со случайными нейросетями для них выбирали неверные параметры. Из-за этого они работали медленнее и делали ошибки. Исправление этих параметров и оптимизация работы позволили ученым ускорить процесс обучения, объяснили в "Тинькофф".
"SAC-RND может повысить безопасность беспилотных автомобилей, упростить логистические цепочки, ускорить доставку и работу складов, оптимизировать процессы горения на энергетических объектах и сократить выбросы вредных веществ в окружающую среду", — добавили там.
При этом открытие не только улучшает работу узкоспециализированных роботов, но и "приближает ученых к созданию универсального робота, способного в одиночку выполнять любые задачи", обратили внимание в релизе.
Результаты исследования были признаны мировым научным сообществом и представлены на Международной конференции по машинному обучению (ICML), прошедшей в Гонолулу 23-29 июля, заключили в "Тинькофф".